以前的Agent，本质上还是“人叫它一次，它干一次”。dots开始换了一套逻辑：每个dot有自己的云端计算机，可以7×24小时挂着跑，通过插件连接4000多个应用。你只需要给目标、权限和审批边界，它可以自己找信息、盯进度、改文件、跑任务，遇到需要决策的地方再回来找你。

这个变化对AI商业化很关键。Agent过去最大的限制，一半是能力，一半是成本。一个复杂任务如果要连续调用模型几十次、几百次，再加浏览器、代码、搜索、上下文缓存，单次看起来不贵，全天候跑起来就是另一笔账。

GPT-6.1 Sol正好在压这条成本曲线。API输入2美元/百万Token、缓存输入0.10美元、输出10美元，标准输入输出价格大约只有Astra的五分之一。对长期运行的Agent来说，缓存尤其重要，因为它会不断重复读取用户偏好、项目资料、历史任务，缓存价格只有普通输入的5%，直接降低了“常驻智能”的成本。

我觉得OpenAI现在已经开始把Agent当成一种数字劳动力卖了。首个dot先塞进Pro和Business Premium，后面可以增加多个dot，还能按速度和月工作量扩容；另一边又推出500美元/月的Pro 500，把更高用量和Ultrafast单独定价。这个收费结构已经很像“基础席位＋工作量＋性能档位”。

对算力行业也有一个很直接的变化：推理需求开始从“人主动发起”变成“Agent自己持续发起”。以前用户睡觉，ChatGPT基本也休息；以后大量Agent会在后台盯邮件、跑代码、查数据、更新报告。单次Token越来越便宜，不代表总算力需求下降，反而可能因为调用频率和工作时长上升，把Token总量推得更高。